一般我们创建 Python 项目的时候都会创建一个虚拟环境，这样做的好处就是会把项目环境和操作系统环境区分开来，避免把操作系统环境弄乱。
$graph TD
Start --> Stop$
还有一个痛点就是我们在开发环境开发完成之后，需要把代码复制到生产环境上线，这时候我不想将开发环境的所有包重新在 pip install 一次了，怎么办？
classDiagram
Animal <|-- Duck
Animal <|-- Fish
Animal <|-- Zebra
Animal : +int age
Animal : +String gender
Animal: +isMammal()
Animal: +mate()
class Duck{
+String beakColor
+swim()
+quack()
}
class Fish{
-int sizeInFeet
-canEat()
}
class Zebra{
+bool is_wild
+run()
}
于是 pipenv 应运而生。见名识意，pipenv 就是 pip 和 virtualenv 的结合体。
安装
直接使用 pip3 进行安装即可。
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创建虚拟环境
安装完成之后会在你的项目目录自动生成 Pipfile 和 Pipfile.lock 两个文件，他们主要是用来管理包的。不信，我们用 pipenv 安装下 requests 库试一下。
咱们来看下 Pipfile 和 Pipfile.lock 的内容。
Pipfile 列出了 requests 库的信息和 Python 版本信息，细心的你可能发现了，该文件中还有一个 dev-packages 的信息，安装时如果指定 -dev 参数，那么就会记录在 dev-packages 下面。而 Pipfile.lock 则保存了库的哈希值，这是确保生产环境和开发环境库信息一致的关键。
当你把项目从开发环境复制到生产环境之后，只需要执行 pipenv install 就可以了，无需在重新安装之前在开发环境安装的包了，是不是很省心。
其他命令 进入虚拟环境：
退出虚拟环境：
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安装库：
删除库：
升级库：
查看库的具体信息：
获取本地工程路径：
获取虚拟环境路径：
检查库的依赖关系，这个非常有用。
检查库的安全性：
删除虚拟环境：
总结
今天我们介绍了 Python 虚拟环境 pipenv 的使用，好的工具可以事半功倍，希望对小伙伴们有所帮助。
graph TD
Start --> Stop
